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D-s-optimality in copula models

机译：copula模型中的D-s-最优性

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Optimum experimental design theory has recently been extended for parameter estimation in copula models. The use of these models allows one to gain in flexibility by considering the model parameter set split into marginal and dependence parameters. However, this separation also leads to the natural issue of estimating only a subset of all model parameters. In this work, we treat this problem with the application of the D-s-optimality to copula models. First, we provide an extension of the corresponding equivalence theory. Then, we analyze a wide range of flexible copula models to highlight the usefulness of D-s-optimality in many possible scenarios. Finally, we discuss how the usage of the introduced design criterion also relates to the more general issue of copula selection and optimal design for model discrimination.
机译：最佳实验设计理论最近已扩展到copula模型中的参数估计。这些模型的使用使人们可以通过考虑将模型参数集分为边际参数和依存关系参数来获得灵活性。然而，这种分离也导致自然的问题，即仅估计所有模型参数的子集。在这项工作中，我们通过将D-s优化应用于copula模型来处理此问题。首先，我们提供了对等理论的扩展。然后，我们分析了多种灵活的copula模型，以突出D-s优化在许多可能情况下的有用性。最后，我们讨论引入的设计标准的使用还如何与copula选择和模型识别的最佳设计这一更普遍的问题相关。

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